我使用交叉验证在R语言的Caret包中寻找最优超参数。这个模型是在完整的训练数据上拟合的，但我希望在训练和测试数据上训练最终模型。我该怎么做呢？

回答：

你可以获取最佳参数，并将其作为单一网格进行拟合：

library(caret)idx = sample(nrow(iris),100)dat = irisdat$Species = ifelse(atd$Species=="versicolor","v","o")traindf = dat[idx,]testdf = dat[idx,]mdl = train(Species ~ .,data=traindf,method="gbm",trControl=trainControl(method="cv"))train_fit = train(Species ~ .,data=traindf,method="gbm",                  trControl=trainControl(method="cv"),                  tuneGrid = mdl$bestTune)test_fit = train(Species ~ .,data=testdf,method="gbm",                  trControl=trainControl(method="cv"),                  tuneGrid = mdl$bestTune)

由于你没有提供数据或更多信息，这是直接的方法。否则，你需要调用方法，例如在这种情况下使用gbm()并重新拟合。